《计算方法》实验报告文档格式.docx
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区间长度,n(即n+1个节点),预测点
输出:
预测点的近似函数值,精确值,及误差
(2)已知用牛顿插值公式求的近似值。
数据点集,预测点。
预测点的近似函数值
四、实验原理及算法描述
算法基本原理:
(1)拉格朗日插值法
(2)牛顿插值法
算法流程
五、程序代码及实验结果
(1)输出:
A.拉格朗日插值法
B.分段线性插值
X y(精确) y(拉格朗日)y(分段线性)误差(拉)误差(分)
0.500000 0.800000 0.843407 0.750000 -0.054259 0.050000
4.500000 0.047059 1.5787200.0486425-32.547674 -0.033649
(2)输出:
X y(精确) y(牛顿插值)误差(牛顿插值)
5.00000 2.236068 2.266670 -0.013686
源码:
(1)A.拉格朗日插值法
#include<
iostream>
string>
vector>
usingnamespacestd;
doubleLagrange(intN,vector<
double>
&
X,vector<
Y,doublex);
intmain(){
doublep,b,c;
chara='
n'
;
do{
cout<
<
"
请输入差值次数n的值:
endl;
intN;
cin>
>
N;
vector<
X(N,0);
Y(N,0);
请输入区间长度(a,b):
cin>
p;
b;
c=b-p;
c=c/(N-1);
for(inti=0;
i<
i++){
X[i]=p;
Y[i]=1/(1+p*p);
p=p+c;
}
请输入要求值x的值:
doublex;
x;
doubleresult=Lagrange(N,X,Y,x);
由拉格朗日插值法得出结果:
"
result<
是否要继续?
(y/n):
a;
}while(a=='
y'
);
return0;
}
Y,doublex){
doubleresult=0;
for(inti=0;
i++){
doubletemp=Y[i];
for(intj=0;
j<
j++){
if(i!
=j){
temp=temp*(x-X[j]);
temp=temp/(X[i]-X[j]);
}
}
result+=temp;
returnresult;
};
B:
分段线性插值
doublefenduan(intN,vector<
Y,doublex,doublec);
doubleresult=fenduan(N,X,Y,x,c);
由分段线性插值法得出结果:
Y,doublex,doublec){
intb;
b=0;
while(x-X[b]>
c)
{
b=b+1;
}
result=Y[b]*(1-(x-X[b])/c)+Y[b+1]*((x-X[b])/c);
(3)牛顿插值法
doubleChaShang(intn,vector<
Y);
doubleNewton(doublex,vector<
chara='
do{
intn;
cout<
请输入插值点个数:
cin>
n;
vector<
X(n,0);
Y(n,0);
请输入插值点对应的值及函数值(Xi,Yi):
X[i]>
Y[i];
doublex;
由牛顿插值法得出结果:
Newton(x,X,Y)<
Y){
doublef=0;
doubletemp=0;
n+1;
temp=Y[i];
j++)
if(i!
=j)temp/=(X[i]-X[j]);
f+=temp;
returnf;
}
&
X.size();
doubletemp=1;
doublef=ChaShang(i,X,Y);
i;
result+=f*temp;
returnresult;
六、实验总结
1.通过实验一数据发现,拉格朗日插值在低次插值时,同源函数偏差并不大,但在高次插值时同原函数偏差大、存在明显的龙格现象,而分段线性插值可以避免出现的龙格现象,与原函数比较吻合,但是分段线性插值由于其分段属性,使得插值函数失去光滑性,可以考虑采用Hermite插值优化。
2.通过实验二计算过程发现,拉格朗日插值法的线性插值的计算过程没有继承性,即增加一个节点时整个计算工作必须重新开始。
而牛顿插值则避免了这一问题,这样大量的节省了乘、除法运算次数,减少了计算的时间。
因此,对于一些结构相当复杂的函数,牛顿插值法比拉格朗日插值法要占优势。
五、教师评语(或成绩)
教师签字:
9
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